Un algoritmo que predice el riesgo de ruptura aórtica

El modelo matemático ayuda a decidir si conviene hacer una operación preventiva en pacientes con aneurisma.

Karla Islas Pieck. Barcelona | karla.islas@diariomedico.com | 25/07/2014 00:00

imprimir

Jiri Bursa, de la Universidad de Tecnología de Brno (República Checa). (Jaume Cosialls)

VISTA:

Un algoritmo basado en la simulación matemática del comportamiento de los tejidos arteriales sanos y enfermos permite predecir con gran precisión el riesgo de presentar una ruptura aórtica por parte de los pacientes con aneurisma en esta arteria, según ha explicado a Diario Médico Jiri Bursa, profesor de la Facultad de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Tecnología de Brno (República Checa), durante su participación en el XI Congreso Mundial y V Conferencia Europea de Mecánica Computacional y VI Conferencia Europea de Dinámica de Fluidos Computacional, celebrados en la capital catalana.

En esta reunión científica se han abordado los últimos avances en el desarrollo de modelos numéricos para construir aviones, puentes, coches, satélites o centrales nucleares y también se han difundido algunas de las aplicaciones de estos métodos matemáticos en la biomedicina y en el desarrollo de nuevos medicamentos.

Balance del riesgo
Uno de los riesgos más temidos de los pacientes con un aneurisma aórtico es la eventual ruptura de esta arteria que, cuando ocurre, requiere la realización de una cirugía de emergencia que implica una mortalidad que supera el 50 por ciento en los enfermos tratados. Esta ruptura se puede prevenir mediante la colocación de una endoprótesis, pero dicha intervención no está exenta de peligro, lo que pone al médico tratante en una encrucijada cuando se trata de decidir qué es lo mejor para un determinado enfermo.

El grupo de Bursa, en colaboración con el departamento de Mecánica de Sólidos que dirige Christian Gasser en el Instituto Real de Tecnología (KTH) en Estocolmo (Suecia), ha desarrollado esta nueva herramienta que ayuda a determinar si la probabilidad de ruptura aórtica supera al riesgo que implica la cirugía preventiva, lo que ayuda a tomar mejores decisiones terapéuticas.

El algoritmo se basa en el cálculo de la tensión biaxial de tejidos blandos mediante los modelos en dos dimensiones con ganchos y grapas de sujeción. Para determinar el riesgo de un paciente concreto se recogen sus datos biométricos por medio de técnicas de diagnóstico por la imagen, como la tomografía computarizada, lo que ofrece un resultado personalizado.

En el congreso también se han presentado otros modelos matemáticos que se están usando actualmente en el campo de la biomedicina para optimizar el análisis genómico o para realizar el proceso de investigación y desarrollo de fármacos de forma más eficaz.

Los modelos matemáticos en la medicina

El uso de métodos numéricos ha sido clave en la evolución de la ingeniería civil, la aeronáutica o la mecánica, así como en el crecimiento de las ciencias aplicadas, como la biomedicina o la biología. En algunos campos, como en la física o la ingeniería, ayudan a realizar experimentos que de otra forma sería imposible hacer. En el caso concreto de la investigación médica, la modelización y la simulación permiten predecir el efecto de ciertas intervenciones sin necesidad de ejecutarlas en seres vivos. Se trata de un campo con un gran potencial de futuro que cada vez cobra más importancia.